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　　　　这正是科研人员长期以来面临的难题：一是科研成果在实际应用中的挑战；二是数据收集、处理与分析效率较低；三是大部分科研团队依旧采取“作坊式”工作模式，而平台化合作较为稀少；四是在材料研发等领域依赖经验和试错的方式进行突破。这些庞大的数据需要进行分类、回归、聚类、关联分析、时间序列分析以及异常检测等处理。只有在完成这些步骤后，隐藏的模式和未知的相关性才会浮现，否则只是无效冗余。同时，现代科学已进入复杂体系时代，传统的计算方法难以应对越来越多变量和计算复杂度所带来的瓶颈。

机器学习是指通过数据训练模型，使计算机能够从数据中学习规律并做出预测或决策。作为当下AI发展的主流技术路线，这条路线让机器通过学习而不是靠预设规则来获得智能，体现了学习是智能形成和发展的本质。可以说，生物智能也好、机器智能也好，都离不开学习，所有的成功和突破都源自学习。“生而知之”毕竟是极少数天才的特质，“学而知之”才适用于大多数人。人类在发展人工智能时也采用了学习的路线。

　　　　哮喘发作和COPD急性加重，每年导致全球约380万人死亡。50多年来，针对这类疾病的治疗几乎没有变化，类固醇一直是主要治疗药物。包括泼尼松龙等类固醇药物虽然可减少肺部炎症，但会产生糖尿病和骨质疏松等严重副作用。